پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی

پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی

مطالعه دمای سطح زمین شهر تبریز دررابطه‌با کاربری اراضی با استفاده از تصویر لندست 8

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
2 دانشیار گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
چکیده
در فرایند شهری شدن، برنامه ­ریزیِ مطلوبِ استفاده از اراضی بسیار مهم است. چرا که نحوه‏ ی استفاده از اراضی تأثیرات قابل‌توجّه ی را در رژیم دمایی شهر دارد. در این راستا، هدف پژوهش حاضر مطالعه‏ ی دمای سطح زمین در رابطه‌ با کاربری اراضی بود. داده­ های پژوهش شامل شیپ فایل کاربری اراضی و تصویر روز ماهواره لندست 8 در مسیر 168 و ردیف 32 به تاریخ1399/04/07 می­ باشد. جهت استخراج دمای سطح زمین از نرم­افزار ArcMap استفاده شد. همچنین، برای بررسی تفاوت در میانگین دما بین کاربری ­های مختلف از آزمون کروسکال - والیس در نرم­افزار SPSS بهره گرفته شد. نتایج نشان داد که میانگین دمای شهر تبریز برابر با28/41 درجه سانتی­گراد و انحراف معیار4/62 می ­باشد. همچنین، حداقل دمای آن برابر با 13/55درجه سانتی­گراد و بیش‏ترین دمای نیز آن برابر با 39/29 درجه سانتی­گراد است. نتایج پژوهش به تفکیک کاربری­ های مختلف نشان داد که فرودگاه شهر تبریز با میانگین دمای33/81 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار1/81) دارای بیش‏ترین میانگین دمایی نسبت به سایر کاربری ­ها می ­باشد. در ادامه، به ترتیب کاربری­ های نظامی با میانگین دمای32/22 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار2/52)، اراضی بایر با میانگین دمای30/57 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار3/15)، کاربری صنعتی با میانگین دمای30/51 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار2/71)، رودخانه با میانگین دمای30/07درجه سانتی­گراد (انحراف معیار2/53)، فضای سبز با میانگین دمای 29/88 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار2/94)، اراضی در حال ساخت با میانگین دمای 62/25 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار 22/3) و اراضی ساخته شده با میانگین دمای 61/23 درجه سانتی­گراد (انحراف معیار3/91) قرار دارند. همچنین، تفاوت دمای سطح زمین بین کاربری ­های مختلف در سطح 0/000 معنی ­دار گردید که نشان از وجود تفاوت بین دمای کلاس ه­ای مختلف کاربری دارد. بر اساس مقایسه ­ها مشخص گردید که به جز میانگین دمای فضای سبز و رودخانه، بین میانگین دمای تمام کاربری­ها به لحاظ آماری تفاوت معنی ­داری وجود دارد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Study of land surface temperature concerning land-use in Tabriz city using the Landsat 8 data

نویسندگان English

Mohammad Ali Koushesh Vatan 1
Akbar Asghari Zamani 2
1 Ph.D. Student, Department of Geography and Urban Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
2 Associate Professor, Department of Geography and Urban Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
چکیده English

In the process of urbanization, proper land-use planning is critically important. Because the way man uses the land causes significant effects on the temperature of the city. In this regard, this research aimed to study the land surface temperature (LST) concerning land use. The research data includes the land-use shapefile and Landsat 8 image for day time (path = 168, row = 32; July 2020). Retrieval of LST done by ArcMap software. In addition, to investigate the difference in average temperature between different land-uses Kruskal-Wallis test in SPSS was used.The results showed that the average temperature of Tabriz City was 28.41 ° C ± 4.62 ° C. Furthermore, its minimum and maximum temperatures are 13.55 ° C and 39.29 ° C, respectively. Also, based on the different land-uses, Tabriz Airport has the highest average temperature with an average temperature of 33.81 ° C ± 1.81 ° C compared to other land-uses. Then, military lands, barren lands, industrial lands, river, green space, under construction lands, and constructed lands with an average temperature of 32.22 ° C ± 2.52 ° C, 30.57 ° C ± 3.51 ° C, 30.51 ° C ± 2.71 ° C, 30.07 ° C ± 2.53 ° C, 29.88 ° C ± 2.94 ° C, 25.62 ° C ± 3.22 ° C and 23.61 ° C ± 3.91 ° C, have the highest average temperature, respectively. Further, between the land-uses LST was significantly different (sig = 0.000). In the following, based on pairwise comparisons, it was observed that except for the green space and river average temperatures, there is a statistically significant difference between the average temperatures of all land uses. In the following, based on pairwise comparisons, it was observed that except for the green space and river average temperatures, there is a statistically significant difference between the average temperatures of all land uses.

کلیدواژه‌ها English

Thermal Remote Sensing
Statistical analysis
Landsat 8 satellite
اداره‏ی امور منابع آب شهر تبریز (1390)، سیمای منابع آب شهر تبریز.
اصغری زمانی، اکبر (1379)، پژوهشی در روند حاشیه­نشینی ایران؛ مطالعه‏ی موردی: شهر تبریز، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، استاد راهنما: دکتر فیروز جمالی. استاد مشاور: دکتر کریم حسین­زاده دلیر. دانشکده علوم‌انسانی و اجتماعی، دانشگاه تبریز.
امیری، رضا؛ علی‌محمدی، عباس؛ و علوی­پناه، سید کاظم (1386)، مطالعه تغییرپذیری فضایی - زمانی حرارت در ارتباط با کاربری/پوشش زمین در منطقه شهری تبریز با استفاده از داده­های حرارتی و انعکاسی TM و ETM+ لندست، محیط‌شناسی، دوره‏ی 33، شماره‏ی 43، صص 120-107.
پیرنظر، مجتبی؛ روستایی، شهرام؛ فیضی­زاده، بختیار؛ و رئیسی نافچی، فاطمه (1397)، بررسی درجه حرارت سطح زمین و ارتباط آن با کلاس­های پوشش کاربری زمین‌شهری با استفاده از داده­های سنجنده لندست 8، مطالعه موردی شهر تهران، آمایش جغرافیایی فضا، دوره‏ی 8، شماره‏ی 29، صص 241-227.
کریمی فیروزجائی، محمد؛ کیاورز، مجید؛ و علوی پناه، سید کاظم (1396)، پایش و پیش‌بینی شدت جزیره‏ی حرارتی شهر بابل با توجّه به گسترش شهری و تغییرات کاربری اراضی در بازه زمانی ۱۳۹۴-۱۳۶۴، مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، دوره‏ی ۵، شماره‏ی ۳، صص 151-123.
Amiri, R., Alimohammadi, A., AlaviPanah, S. (2009). Spatial–temporal dynamics of land surface temperature in relation to fractional vegetation cover and land use/cover in the Tabriz urban area, Iran. Remote Sensing of Environment, 113, 2606-2617.
Artis, D. A., & Carnahan, W. H. (1982). Survey of emissivity variability in thermography of urban areas. Remote Sensing of Environment, 12, 313−329.
Bokaie, M., KheirkhahZarkesh, M., DaneshkarArasteh, P., Hosseini, A. (2016). Assessment of Urban Heat Island Based on the Relationship between Land Surface Temperature and Land Use/Land Cover in Tehran. Sustainable Cities and Society, 23, 94-104.
Brunsell, N. (2006). Characterization of land-surface precipitation feedback regimes with remote sensing. Remote Sensing of Environment, 100, 200-211.
Carlson, T., Ripley, D. (1997). On the Relation between NDVI, Fractional Vegetation Cover, and Leaf Area Index. Remote Sensing of Environment, 62, 241-252.
Chander, G., Markham, B. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment, 113, 893-903.
Das, S., Angadi, D. P. (2020). Land use-land cover (LULC) transformation and its relation with land surface temperature changes: A case study of Barrackpore Subdivision, West Bengal, India, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 19, 1-28.
Feizizadeh, B., Blaschke, T. (2013). Examining Urban Heat Island Relations to Land Use and Air Pollution: Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis for Thermal Remote Sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 6, 1-8.
Govind, N., Gowda, R. (2020). Exploring the relationship between LST and land cover of Bengaluru by concentric ring approach. Environmental Monitoring and Assessment, 192, 1-25.
Keikhosravi, G. (2019). The effect of heat waves on the intensification of the heat island of Iran's metropolises (Tehran, Mashhad, Tabriz, Ahvaz). Urban Climate, 28, 1-13.
Khorchani, M., Vicente-Serrano, S., Azorin-Molina, C., Garcia, M., Martín-Hernández, N., Peña-Gallardo, M., Kenawy, A., Domínguez-Castro, F. (2018). Trends in LST over the peninsular Spain as derived from the AVHRR imagery data. Global and Planetary Change, 166,
Kolokotroni, M., Giannitsaris, I., Watkins, R. (2006). The effect of the London urban heat island on building summer cooling demand and night ventilation strategies. Solar Energ, 80, 383-392.
Latif, S. (2014). Land Surface Temperature Retrival of Landsat-8 Data Using Split Window Algorithm- A Case Study of Ranchi District, International Journal of Engineering Development and Research, 2(4), 3840-3849.
Li, F., Jackson, T., Kustas, W., Schmugge, T., French, A., Cosh, M., Bindlish, R. (2004). Deriving land surface temperature from landsat 5 and 7 during SMEX02/SMACEX. Remote Sensing of Environment, 92, 521-534.
Li, S., Jiang, G. M. (2018). Land Surface Temperature Retrieval From Landsat-8 Data With the Generalized Split-Window Algorithm. IEEE Access, 6, 1-15.
Liu, L., Zhang, Y. (2011). Urban heat island analysis using the landsat TM data and ASTER Data: A case study in Hong Kong. Remote Sensing, 3, 1535-1552.
Lu, D., Weng, Q. (2006). Spectral mixture analysis of ASTER images for examining the relationship between urban thermal features and biophysical descriptors in Indianapolis, Indiana, USA. Remote Sensing of Environment, 104, 157-167.
Mathew, A., Khandelwal, S., Kaul, N. (2016). Spatial and Temporal Variations of Urban Heat Island Effect and the effect of Percentage Impervious Surface Area and Elevation on Land Surface Temperature: Study of Chandigarh City, India. Sustainable Cities and Society, 26, 264-277.
Mayer, A. (2013). Introduction to Statistics and SPSS in Psychology, United Kingdom, Pearson.
Mishra, V., Ganguly, A., Nijssen, B., &Lettenmaier, D. (2015). Changes in observed climate extremes in global urban areas. Environmental Research Letters, 10(2), 1-10.
Pu, R., Gong, P., Michishita, R., Sasagawa, T. (2006). Assessment of Multi-Resolution and Multi-Sensor Data for Urban Surface Temperature Retrieval. Remote Sensing of Environment, 104, 211-225.
Sekertekin, A., Bonafoni, S. (2020). Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 5, 7, and 8 over Rural Areas: Assessment of Different Retrieval Algorithms and Emissivity Models and Toolbox Implementation. Remote Sensing, 12,
Sobrino, J., Jimenez-Munoz, J. C., Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment, 90, 434-440.
U.S. Geological Survey (2019). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook, Version 5.0.
Voogt, J., Oke, T. (2003). Thermal Remote Sensing of Urban Climates. Remote Sensing of Environment, 86, 370-384.
Wang, S., Ma, Q., Ding, H., Liang, H., (2016). Detection of Urban Expansion and Land Surface Temperature Change Using Multi-temporal Landsat Images. Resources Conservation and Recycling, 128, 526-534.
دوره 2، شماره 3
بهار 1400
بهار 1400
صفحه 49-58

  • تاریخ دریافت 16 دی 1399
  • تاریخ بازنگری 20 اردیبهشت 1400
  • تاریخ پذیرش 21 اردیبهشت 1400